論文の概要: Towards Conversational AI for Human-Machine Collaborative MLOps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12477v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 20:28:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:38:32.887510
• Title: Towards Conversational AI for Human-Machine Collaborative MLOps
• Title（参考訳）: 人間と機械の協調型MLOpsのための会話型AIを目指して
• Authors: George Fatouros, Georgios Makridis, George Kousiouris, John Soldatos, Anargyros Tsadimas, Dimosthenis Kyriazis,
• Abstract要約: 本稿では,MLOpsにおける人間と機械の協調性向上を目的としたLarge Language Model (LLM)に基づく対話エージェントシステムを提案する。 Swarm Agentは、自然言語インタラクションを通じてMLを作成し管理するための特殊なエージェントを統合するアーキテクチャである。 アーキテクチャ、実装の詳細を説明し、この会話型MLOpsアシスタントが複雑さを減らし、さまざまな技術スキルレベルにわたるユーザへの参入を減少させる方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17152709285783643
• License:
• Abstract: This paper presents a Large Language Model (LLM) based conversational agent system designed to enhance human-machine collaboration in Machine Learning Operations (MLOps). We introduce the Swarm Agent, an extensible architecture that integrates specialized agents to create and manage ML workflows through natural language interactions. The system leverages a hierarchical, modular design incorporating a KubeFlow Pipelines (KFP) Agent for ML pipeline orchestration, a MinIO Agent for data management, and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Agent for domain-specific knowledge integration. Through iterative reasoning loops and context-aware processing, the system enables users with varying technical backgrounds to discover, execute, and monitor ML pipelines; manage datasets and artifacts; and access relevant documentation, all via intuitive conversational interfaces. Our approach addresses the accessibility gap in complex MLOps platforms like Kubeflow, making advanced ML tools broadly accessible while maintaining the flexibility to extend to other platforms. The paper describes the architecture, implementation details, and demonstrates how this conversational MLOps assistant reduces complexity and lowers barriers to entry for users across diverse technical skill levels.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MLOpsにおける人間と機械の協調性を高めるために,Large Language Model (LLM)に基づく対話エージェントシステムを提案する。 我々はSwarm Agentを紹介した。Swarm Agentは、特殊なエージェントを統合し、自然言語インタラクションを通じてMLワークフローを作成し、管理する拡張可能なアーキテクチャである。 このシステムは、MLパイプラインオーケストレーション用のKubeFlow Pipelines(KFP)エージェント、データ管理用のMinIOエージェント、ドメイン固有の知識統合のためのRetrieval-Augmented Generation(RAG)エージェントを組み込んだ階層的モジュール設計を活用する。 反復的推論ループとコンテキスト認識処理により、さまざまな技術的バックグラウンドを持つユーザがMLパイプラインの検出、実行、監視、データセットとアーティファクトの管理、関連するドキュメントへのアクセス、すべて直感的な会話インターフェースを通じて可能になる。 我々のアプローチはKubeflowのような複雑なMLOpsプラットフォームのアクセシビリティギャップに対処し、高度なMLツールを他のプラットフォームに拡張する柔軟性を維持しながら広くアクセス可能にする。 アーキテクチャ、実装の詳細を説明し、この対話型MLOpsアシスタントが複雑さを減らし、さまざまな技術スキルレベルにわたるユーザへの参入障壁を低くする方法について説明する。

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